python_MODIS HDF数据转为tif并拼接图像

首先是转换格式，原始hdf数据是这样

# -*- coding:utf-8 -*-
import os
import arcpy
from arcpy import env

sourceDir=u'E:' #中文路径 输入
targetDir=u'E:' #英文路径 输出

arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
env.workspace = sourceDir
arcpy.env.scratchWorkspace = sourceDir
hdfList = arcpy.ListRasters('*','hdf')
for hdf in hdfList:
    print hdf
    eviName=os.path.basename(hdf).replace('hdf','tif')
    outname=targetDir+'\\'+eviName
    print outname
    data1=arcpy.ExtractSubDataset_management(hdf,outname, "Eight_Day_Snow_Cover") #Eight_Day_Snow_Cover是子数据集名称
##	
print 'all done'

接下来是获取每个HDF/TIF 年内天数数据，生成列表或文件，以方便后期判断合成日期是否一致

import os
import glob
import pandas as pd
path=r'E:\data'
outws=r'E:\天数列表'
rasters = glob.glob(os.path.join(path, "*.tif"))
for year in range(2000,2020):#这里数据是2000-2019年
    days_list=[]
    for ras in rasters:
        info=os.path.basename(ras).split('.')[1]
        info=info.replace('A','')
        if str(info[:4])==str(year):
            days=info[4:7] #截取天数
            days_list.append(days)
    outname=outws+'\\'+str(year)+'.csv'#输入文件名
    days_list_f=list(set(days_list))
    days_list_f.sort(reverse=False)
    days_list_df=pd.DataFrame(days_list_f)
    days_list_df.columns=['days']# df设置列名
    days_list_df.to_csv(outname,header=True,encoding='gbk')  #写入文件CSV

得到的天数文件

然后继续拼接tif

# -*- coding:gbk-*-

import arcpy
import glob
import os
from arcpy import env
import pandas as pd
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
#指定影像所在目录
env.workspace  =r'E:'#输入路径
inws =r'E:' #输入路径
##inws=inws.encode('utf-8')
outws = r'E:' #输出路径
mask = r"E:\WGS84Project.prj" #投影文件

days_inws=r'E:\天数列表'

#判断日期函数，由于MODIS数据文件是以年内天数命名，为了将其转为日期，并给镶嵌后的文件重新命名，如2001001变为2001_01_01
def out_date(year,day):
    fir_day = datetime.datetime(year,1,1)
    zone = datetime.timedelta(days=day-1)
    return datetime.datetime.strftime(fir_day + zone, "%Y_%m_%d")
 
 
#利用glob包，将inws下的所有tif文件读存放到rasters中
##rasters = glob.glob(os.path.join(inws, "*.tif"))
csv_file = glob.glob(os.path.join(days_inws, "*.csv"))
for year in csv_file:
    year_csv=os.path.basename(year).split('.')[0]
    data=pd.read_csv(year,encoding='gbk')
    days=list(data['days'])
    for d in days:
        raster_list=[]
        day=int(str(d))
        print day,year_csv

        for ras in arcpy.ListFiles("*.tif"):
#循环rasters中的所有影像，进行按掩模提取操作

            info=os.path.basename(ras).split('.')[1]
            info=info.replace('A','')
            day_info=int(info[4:7])
            if str(info[:4])==str(year_csv) and day==day_info:
                raster_list.append(ras)
            
                print info

                year_info_shift=info[:4]
                days_info_shift=info[4:7]


                    #生成文件名日期
                finame_1=out_date(int(year_info_shift),int(days_info_shift))
        print finame_1
                
      
##        #完整文件名
        outname=finame_1+'_MOD10A2.tif'
        print outname
        try:
            ##Mosaic several TIFF images to a new TIFF image
            arcpy.MosaicToNewRaster_management(raster_list,outws, outname, mask,\
                                               "32_BIT_UNSIGNED", "", "1", "LAST","FIRST")
        except:
            print "Mosaic To New Raster example failed."
            print arcpy.GetMessages()
print 'mosaic finish'
     
 

拼接结果：